Паттерны и молекулярные механизмы мутагенеза у эукариот тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.01.09, кандидат наук Сеплярский Владимир Борисович

• Сеплярский Владимир Борисович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Сеплярский Владимир Борисович

Введение

1. Гетерогенность скорости мутирования вдоль по геному

1.1. Подходы к изучению скорости мутирования и её мелкомасштабной

изменчивости

1.2. Мутационные контексты и мелкомасштабная гетерогенность скорости мутирования

1.3. Практическая важность изучения локальных мутационных процессов

2. Отношение транзиций к трансверсиям как базовая характеристика мутационного процесса

3. Мультинуклеотидные мутации

3.1. Методы изучения мультинуклеотидных мутаций

3.2. Молекулярные причины возникновения мультинуклиотидных мутаций

Материалы и методы

1. Данные для расчёта замен

2. Анализ повторяющихся мутаций в одном сайте

3. Анализ скорости мутирования в сайтах, соседствующих с мутацией, и оценка частоты множественных замен

4. Геномные свойства

5. Спектр аллельных частот

Глава 1. Гетерогенность локальной скорости мутирования

Глава 2. Локальная гетерогенность отношения транзиций к трансверсям... 39 Глава 3. Мультинуклеотидные замены в эволюции приматов и Ого8орИИа.

Глава 4. Использование динуклеотидной мутационной подписи для

изучения свойств полимеразы зета

Выводы

Благодарности

Список публикаций по теме диссертации

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Паттерны и молекулярные механизмы мутагенеза у эукариот»

Введение

Изучение закономерностей мутагенеза имеет большое значение для медицинских и эволюционных исследований. Так, предположения о том, как распределены мутации вдоль генома, лежат в основе поиска генов, ассоциированных с различными заболеваниями; неверная оценка локальной скорости мутирования приводит к тому, что генами, ассоциированными с заболеваниями, считают гены с высокой скоростью мутирования [1]. Данные по полным геномам для различных организмов, для внутривидового полиморфизма и для троек «пара родителей-потомок» дают возможность изучать мутационный процесс для замен, передающихся по наследству. К сожалению, наиболее прямые данные по de-novo мутациям, полученные из сравнения геномов родителей с ребёнком, пока бедны: для человека описано только несколько десятков тысяч таких мутаций [2-5], что ограничивает возможности исследования факторов, влияющих на мутационный процесс, по таким данным. Особенности мутагенеза в разных типах рака можно исследовать, используя множество пар образцов здоровой и раковой ткани. Такие данные начинают появляться в обилии; так, крупнейшая база данных по раковым сиквенсам TCGA на данный момент включает 10247 полных экзомов [1,6].

Гетерогенность скорости мутирования вдоль генома давно исследуется с использованием межвидовых сравнений [7,8]. Более того, в моделях наибольшего правдоподобия, рассчитывающих вероятность нуклеотидных замен на ветках

филогенетического дерева, локальная неравномерность скорости мутирования уже учитывается [9]. Описанная поправка крайне важна для получения релевантных результатов о воздействии отбора, в особенности на некодирующую последовательность.

Предмет изучения в нашей работе - это локальная изменчивость скоростей точечного мутирования (Глава 1) и её влияние на соотношение различных типов мутаций (Глава 2), а также сложные мутации, одновременно меняющие несколько близлежащих нуклеотидов (Главы 3 и 4). Наше исследование сосредоточено на хорошо изученных модельных организмах - Drosophila melanogaster и Homo sapiens с использованием геномов ближайших к ним видов. Мы разработали простой подход для поиска сложных мутаций по данным о межвидовой дивергенции. Этот метод позволил исследовать, какие геномные свойства определяют распределение двойных мутаций GC^TT/AA, являющихся мутационной подписью полимеразы Z [10-12]. Что позволило нам сделать вывод о том, что работа этой полимеразы частично объясняет изменчивость скорости мутирования вдоль по геному.

1. Гетерогенность скорости мутирования вдоль по геному

Однонуклеотидные мутации являются причиной генетических заболеваний и служат материалом для эволюции. Они - самый частый тип мутационных событий. Скорость однонуклеотидных мутаций не менее чем на порядок превосходит скорость других мутаций - сложных мутаций, инсерций, делеций,

инверсий и др. [13,14]. При изучении белковой эволюции наблюдают радикальное изменение локальной скорости эволюции [15,16]. Таким образом, крайне важно понимать локальную гетерогенность скорости мутирования, чтобы разделять вклад отборной и мутационной компоненты в неё.

Полные геномы различных видов, а также полногеномные данные по внутривидовому полиморфизму, позволяют изучать гетерогенность скорости мутирования. Для исследования мутационных процессов необходимо исключить влияние отбора, и изучение лишь нейтрально эволюционирующих участков генома является приемлемым решением. Позиции в геноме, особенно подверженные мутациям, называются горячими точками мутагенеза. Одно из объяснений для этого феномена - неканонический механизм удвоения или починки ДНК. Можно ожидать, что соотношение различных типов мутаций в них будет обладать другими свойствами.

1.1. Подходы к изучению скорости мутирования и её мелкомасштабной изменчивости

Для сбора данных об однонуклеотидных мутациях можно сравнивать: геномы разных тканей, что рассказывает о соматических мутациях - мутациях, накопленных за время жизни особи [17,18]; полные геномы родителей и их потомков [2-4]; геномы родителей и их потомков через несколько поколений в системах, где отбор не эффективен («линии накопления мутаций») [19,20]; древние датированные геномы и геномы ныне живущих особей [21]; или же

последовательности геномов разных видов [22]. Также можно использовать базы данных по генетическим заболеваниям, содержащие очень много последовательностей для некоторых локусов [13].

К сожалению, все перечисленные источники данных по однонуклеотидным мутациям имеют свои недостатки. Количество известных de-novo мутаций между родителями и потомками или в линиях накопления мутаций мало, а для изучения локальной гетерогенности скоростей мутирования необходимо оперировать сразу большим количеством однонуклеотидных мутаций. Базы данных заболеваний очень неравномерно покрывают различные локусы, что также будет приводить к смещению в оценке распределения скорости мутирования. Соматические мутации часто недостаточно высокого качества, и это может приводить к локальной кластеризации однонуклеотидных мутаций. Более того, на уровне соматических клеток часто работают мутационные процессы, не проявляющиеся в зародышевых линиях [1,6,18,23]. На данный момент, внутривидовой полиморфизм и межвидовая дивергенция являются приемлемым источником данных для исследования локальной гетерогенности скорости мутирования. Тем не менее, на распределение нуклеотидных отличий накопленных за много поколений влияет отбор и, работая с полиморфизмом или межвидовой дивергенцией, надо исключать возможное влияние отбора.

1.2. Мутационные контексты и мелкомасштабная гетерогенность скорости мутирования

Каждый из 4 нуклеотидов может замениться на любой из 3 оставшихся, таким образом, существует 12 типов однонуклеотидных мутаций (6 если рассматривать комплементарные мутации вместе). Частоты каждого типа мутаций могут зависеть от ближайшего нуклеотидного окружения, что было детально исследовано ранее [6,24]. Наиболее мутабильный контекст для замен в зародышевой линии у млекопитающих - это динуклеотид CpG. Цитозин в динуклеотиде CpG часто метилирован, что повышает вероятность спонтанного деаминирвания с образованием тимина [25]. Скорость мутирования CpG — TpG более чем в 10 раз превышает среднюю по геному [24]. Другая контекстно-зависимая мутация, имеющая повышенную частоту в приматах - ATN—ACN, однако механизм, вызывающий мутабильность этого контекста, не известен [24]. Остальные контексты повышают скорость замен гораздо слабее [24]. Мутабильность контекстов может различаться между популяциями; так, частота мутаций С—»Т в ТСС контексте варьирует в 1.5 раза между популяциями человека [26], эти мутации могут быть вызваны действием ультрафиолета [27]. Для раковых мутаций известен контекст TCA— TTA и TCA— TGA, связанный с работой белка APOBEC [6,28-30].

Однонуклеотидные мутации в геноме распределены неравномерно, и эта неравномерность сохраняется в ходе эволюции: вероятность однонуклеотидного полиморфизма (SNP - single nucleotide polymorphism) в человеческой популяции

вдвое выше в тех сайтах, где наблюдается БМР в шимпанзе [31]. Однако на соседние нуклеотиды этот эффект почти не распространяется: скорость мутирования у человека почти не увеличена в сайтах, соседних с БМР в шимпанзе [31]. Очень сходные паттерны наблюдали при сравнении замен в парах человек-шимпанзе и орангутанг-макака [32]. Наличие одиночных сайтов в геноме с вдвое повышенной скоростью мутирования не объяснятся мутационными контекстами и является свойством «криптической» изменчивости скорости мутирования вдоль генома. Для соматических раковых мутаций известна кластеризация мутаций определённого типа на одной цепи ДНК, что показывает, что в онкогенезе участки генома могут локально подвергаться влиянию конкретного мутагена, и во многих случаях можно предсказать, какого именно [33].

1.3. Практическая важность изучения локальных мутационных процессов

Детальное знание изменчивости мутагенеза имеет прикладное значение, в том числе в области персонализированной медицины. Модели, предполагающие равномерную вероятность мутирования по геному, в ряде исследований по поиску драйверов рака выдавали неверные гены-кандидаты [1]. Так, в [34] как онкоген был выявлен очень длинный ген титин, поскольку мутации случались в нем многократно из-за его большой длины; а также запаховые рецепторы, имеющие повышенную скорость мутагенеза. Верная модель мутирования, учитывающая гетерогенность этого процесса, объяснила большую долю рекуррентных мутаций просто свойствами мутационного процесса [1]. Отрицательный отбор на

последовательность может приводить и к уменьшению частоты замен функционально важного участка генома и, как следствие, к его эволюционной консервативности. Гены млекопитающих, находящиеся под действием отрицательного отбора, содержат больше CpG динуклеотидов, чем нейтральная последовательность, и поэтому в них чаще попадают de-novo мутации [13,35].

Кроме того, локальное соотношение типов мутаций (спектр мутирования) может быть косвенным свидетельством различий в мутационных механизмах между разными участками генома. Например, мутации W^S (где W соответствует нуклеотиду A или T, а S - нуклеотиду C или G) гораздо чаще встречаются в сегментах генома с высоким уровнем рекомбинации из-за того, что с рекомбинацией сопряжена смещённая генная конверсия [36,37]. Смещённая генная конверсия - это процесс асимметричной репарации возникающего в ходе рекомбинации гетеродуплекса (участка двухцепочечной ДНК, где комплиментарные цепи пришли из разных гомологичных хромосом, и который поэтому может содержать не спаренные основания) в пользу варианта (аллеля) с большим содержанием G или C нуклеотидов. Ещё один пример связи скорости мутирования и молекулярных механизмов - это пониженная скорость мутирования CpG островов. Низкая скорость мутирования CpG динуклеотидов в составе CpG островов частично объясняется отсутствия метилирования таких цитозинов, что понижает вероятность спонтанного деаминирования.

2. Отношение транзиций к трансверсиям как базовая характеристика мутационного процесса

Локальные свойства мутационного процесса можно описывать не только вероятностью однонуклеотидных мутаций на сайт, но и соотношением различных типов таких мутаций. Каждый нуклеотид может замениться на 3 других нуклеотида, причём в двух из трёх случаев замены будут приводить к трансверсии - смене типа нуклеинового основания (замена пурина на пиримидин и наоборот); в третьем случае замена не приведёт к смене типа азотистого основания, такая замена называется транзицией.

Рис. 1. Схематическое изображение транзизиций и трансверсий.

Таким образом, классов трансверсий вдвое больше, чем классов транзиций (4 против 8). Отношение числа транзиций к числу трансверсий, умноженное на 2 для того, чтобы нормировать на различное количество классов этих мутаций, обозначается к и является широко употребляемой однопараметрической

характеристикой мутационного спектра. Отношение транзиций к трансверсиям -это наиболее простая характеристика мутационного спектра, что важно при анализе малого количества мутаций, как например в [38,39]. Для всех известных эукариот, с измеренной к, к > 1, кроме Рв&8ша pedestris, для которого к=1.13 и недостоверно отличается от 1. к > 1 свидетельствует о том, что повреждения ДНК, приводящие к транзициям, случаются чаще, или же, что репарация транзиций менее эффективна.

Таблица 1. Значения к в эукариотах. Звёздочкой отмечены оценки, полученные в данной работе. Кроме Podisma pedestris, все приведенные значения к достоверно превышают 1.

Организм К

Homo sapiens 3.86*

Drosophila melanogaster 2.06*

Podisma pedestris 1.13 [38]

Schizophyllum 4.28*

commune

Saccharomyces cerevisiae 3.2 [40]

Caenorhabditis elegans >2 [41]

Arabidopsis thaliana 2.4 [39]

Значение к отличается не только между организмами, но и вдоль генома. Один из важнейших детерминантов скорости мутирования - время репликации влияет и на соотношение частот транзиций и трансверсий: в участках поздней репликации доля трансверсий выше [42,43]. Среди мутаций, вызываемых склонными к ошибкам полимеразами, например полимеразой зета (пол больше доля трансверсий, по сравнению с основными репликативными полимеразами [10,44]. Есть гипотеза, что повышенная скорость мутирования в участках поздней репликации, как и меньшие значения к, являются следствием работы склонных к

ошибкам полимераз [42]. Кроме того, увеличение доли трансверсий наблюдают в ближайшей окрестности инсерций или делеций (инделов) [45,46], что также связывают с работой склонных к ошибкам полимераз. Короткие повторы обогащены мутациями, инделами и имеют пониженную к [46].

Изменчивость соотношения транзиций и трансверсий в геноме может свидетельствовать в пользу локальной смены мутационного механизма.

3. Мультинуклеотидные мутации

Существуют различные типы мутаций: однонуклеотидные - замена одной пары нуклеотидных оснований, мультинуклеотидные - одновременная замена нескольких пар оснований, инделы - выпадение или вставка последовательности ДНК, сложные события - любая комбинация инделов и однонуклеотидных или мультинуклеотидных мутаций, инверсии и различные виды геномных перестроек. Среди событий, затрагивающих лишь малый сегмент ДНК, мультинуклеотидные мутации являются самым малоизученным типом.

Понимание того, как устроены мультинуклеотидные замены, может пролить свет на определённые мутационные механизмы. Например, известно, что пол £ склонна делать ОС^ТТ/АА динуклеотидные мутации [10,11]. Исследование таких динуклеотидных мутаций может быть крайне информативным для понимания особенностей работы пол

В раковых опухолях также известны множественные мутации, ассоциированные с конкретными мутационнынми механизмами. Считается, что

соматические СС^ТТ мутации в раках вызваны, прежде всего, ультрафиолетовым (УФ) излучением, а кластеры TpC^TpT и TpC^TpG мутаций вызваны работой фермента APOBEC [6,33].

С другой стороны, знание мультинуклеотидного мутационного ландшафта необходимо для изучения эпистатических эффектов в близко расположенных сайтах. В [15] было показано, что пары замен в одном кодоне между видами происходят скоррелированно во времени из-за действия отбора. Чтобы верно разделить мутационный и отборный эффекты, необходимо понимать, как устроены мультинуклеотидные мутации. Более того, динуклеотидные мутации могут позволять «пересекать адаптивные долины» - делая возможными эволюционные события, которые не могут произойти как пара однонуклеотидных мутаций из-за их вредности поодиночке [47].

3.1. Методы изучения мультинуклеотидных мутаций

Мультинуклеотидные мутации (МНМ) - более сложный для изучения объект, чем однонуклеотидные мутации или инделы, т.к. их следует отличать от нескольких последовательных однонуклеотидных замен. Оценки количества динуклиотидных мутаций можно получить по тем же данным, что и для однонуклеотидных замен: по de-novo мутациям [5,20,35,48]; по раковым данным [6,49]; по многократно секвенированным генам [13,50,51]; по полиморфизму [12,48]; или по межвидовым сравнениям [52]. При этом, из-за того что мультинуклеотидные мутации редки, требуется ещё больше данных чем для

изучения гетерогенности локальной скорости мутирования, и вышеописанные подходы для получения мультинуклеотидных мутаций имеют сходные недостатки, что и для получения точечных мутаций.

В большинстве работ количество динуклеотидных мутаций нормируют на количество однонуклеотидных. Рассмотрим ad(k) - отношение частот динуклеотидных мутаций, затрагивающих два нуклеотида на расстоянии k друг от друга, к числу однонуклеотидных мутаций. В большинстве обсуждаемых работ рассматривался случай соседних нуклеотидов (k=1).

При высоком качестве коллирования динуклиотидных мутаций оценка ad(1) по de-novo мутациям имеет лишь один, но существенный недостаток, а именно -очень малое количество данных даже для большого количества секвенированных троек родители - потомок. Так, в [48] обнаружили 7 мультинуклеотидных мутаций de-novo для k<20, а в [5], проанализировав геномы 250 семей, нашли только 78 мультинуклеотидных мутаций.

Измерение ad(k) по полиморфизму требует сложных моделей, т.к. рекомбинация может разбить динуклеотидную мутацию, или, напротив две мутации, произошедшие не одновременно, могут выглядеть как динуклеотидная мутация. Однако, если учесть все эти ограничения, можно получить большое количество динуклеотидных событий [12,48].

Оценки частоты динуклеотидных мутаций, полученные по соматическим мутациям в раках, могут не соответствовать тому, что наблюдаеться в зародышевых линиях [1,6,33,49]. Так, самая частая динуклеотидная мутация в

полиморфизме человека и в генах, ассоциированных с заболеваниями - это ОС^АА/ТТ (около 10%) [12,50,51], а в раках - СС/ОО^ АА/ТТ (31%) [53].

Основная проблема оценок частоты мультинуклеотидных мутаций, полученных по базам данных заболеваний - смещение в пользу замен, приводящих к болезням.

Межвидовые сравнения - возможно, самый удачный источник данных по динуклеотидным мутациям, однако в работе [52] потребовалось дополнительное предположение о том, что аа(к)=0 для к>1, что, вероятно, занизило оценку аа(1) полученную в этой статье.

Несмотря на вышеперечисленные проблемы различных методов, оценки для аа(1), полученные разными методами, очень схожи [54], и их среднее составляет 0.41%.

3.2. Молекулярные причины возникновения мультинуклиотидных мутаций

Для некоторых раковых динуклиотидных мутаций известны механизмы их образования. В меланомах в динуклеотидном мутационном спектре преобладает мутация СС/ОО^ТТ/АА, которая вызывается сшивкой пиримидиновых димеров под действием УФ и их последующим спонтанным дезаминированием [33]. СС/ОО^АА/ТТ - наиболее частая динуклеотидная мутация в раках легких; эта мутация вызывается ацетальдегидом [55], содержащимся в табачном дыме.

Эксперименты на модельных организмах - ещё один способ изучать причины мультинуклеотидных мутаций [49]. В экспериментальной системе на

дрожжах и на клетках млекопитающих было показано, что подверженная ошибкам пол Z особенно часто делает динуклеотидные мутации [10,11,56]. В этих системах пол Z в первую очередь вставляет динуклеотидные мутации GC^AA/TT.

Информация о том, какие именно причины вызывают сложные мутации, позволяет решать обратную задачу, а именно - исследовать мутационные механизмы, используя мутационные подписи. В раковых данных даже однонуклеотидные мутации могут свидетельствовать о мутационном механизме. Так, избыток TCC^TTC мутаций является сильным свидетельством в пользу УФ облучения пациента [1,6,33]; кластеры TCA^TGA или TCA^TTA мутаций, найденные у пациентов с раком груди, являются убедительным свидетельством работы APOBEC в этих опухолях [57]. Есть множество других мутационных подписей в раках, и они зачастую легко различимы в мутационном спектре из-за огромной доли мутаций данного типа [1,6]. При изучении мутаций по межвидовым сравнениям, даже в десятки раз повышенную скорость мутирования участка, реплицирующегося неточной (low fidelity) полимеразой, невозможно определить, если в череде поколений склонная к ошибкам полимераза реплицирует этот участок не слишком часто. Напротив, мультинуклеотидные мутации из-за редкости их возникновения иногда можно соотнести с конкретным механизмом. Так, в статье [12] обнаружили, что GC^AA/TT - самая частая динуклеотидная мутация в человеческом полиморфизме. В экспериментальных условиях пол Z особенно часто вызывает такие динуклеотидные мутации [10].

Кроме того, спектр динуклеотидных мутаций в человеческом полиморфизме даже для сайтов, удаленных друг от друга больше чем на один нуклеотид, похож на спектр, соответствующий пол Z [12]. На этом основании был сделан вывод о том, что пол Z играет важную роль в мутагенезе зародышевых линий человека. Стоит отметить, что если какой-то геномный участок будет часто реплицироваться благодаря пол Z, можно будет изучать не только редкие динуклеотидные мутации, но и видеть другие свойственные этой полимеразе особенности, например, повышенную скорость мутирования и пониженную к. В [46] заметили, что сложные мутации, а именно инделы, сопровождающиеся заменой, часто происходят в повторах, и предположили, что в повторяющихся участках ДНК часто работают неточные полимеразы. Косвенно эту гипотезу подтвердили тем, что в повторах была существенно повышена скорость мутирования и доля трансверсий [46].

Материалы и методы

1. Данные для расчёта замен

Множественное выравнивание Callithrix jacchus, Macaca mulatta, Pongo pygmaeus, Gorilla gorilla, и Pan troglodytes на H. sapiens было загружено с UCSC [58]. Данные по внутривидовой изменчивости человека были получены по 9 диплоидным геномам, загруженным из Galaxy bioinformatics [59,60]; таким образом, вместе с референтным геномом, мы имеем 19 гаплоидных генотипов. Мы использовали следующие диплоидные геномы: KB1, ABT [60], NA18507 [61],

NA19240 [62], Craig Venter [63], NA12891, NA12892, геном китайца [64] и геном корейца [65]. Данные по аннотированным генам Known Genes были закачены из UCSC [58].

Множественное выравнивание D. simulans, D. yakuba, и D. erecta на D. melanogaster (dm3) было загружено с UCSC [58]. Данные по полиморфизму 37 полных геномов D. melanogaster, выровненные на dm3 геном D. melanogaster [66] и 6 геномов D. simulans, выровненых на dm2 геном D. melanogaster [67], были загружены с DPGP (http://www.dpgp.org/). dm2 были переведены в dm3 с использованием программы liftover

(http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/dm3/liftOver/). Для аннотации генов мы использовали FlyBase genes (BDGP release 5) [68].

Мы исключили все аннотированные экзоны, а также 10-нуклеотидные участки по краям интронов, 5' и 3' UTR, нуклеотидные сайты, маскированные RepeatMasker и все не-A, C, G или T нуклеотиды, а также Х и Y хромосомы. У Drosophila мы также исключали консервативные участки со значением phastCons > 0.1 [69]. Из-за влияния предкового полиморфизма на дивергенцию в Drosophila мы также исключали полиморфные сайты при анализе межвидовых различий [70].

Для исследования ветко-специфичных нуклеотидных замен мы использовали 2 подхода. Первый подход основан на методе наибольшей экономии. В этом случае мы сравнивали тройки видов: два сестринских вида и ещё один вид в качестве внешнего вида. В приматах мы рассматривали несколько

троек с растущим филогенетическим расстоянием между сестринскими видами: H. sapiens и Pan troglodytes (G. gorilla в качестве внешнего вида), H. sapiens и G. gorilla (P. pygmaeus в качестве внешнего вида), H. sapiens и P. pygmaeus (M. mulatta в качестве внешнего вида) и H. sapiens и M. mulatta (C. jacchus в качестве внешнего вида). В роде Drosophila в качестве сестринских видов мы использовали D. melanogaster и D. simulans, а в качестве внешнего вида были использованы позиции, совпадающие между D. yakuba и D. erecta; позиции различные между D. yakuba и D. erecta были исключены. Мы предполагали, что замена произошла на одной из сестринских линий в том случае, когда нуклеотид отличался в этом виде, а у другого сестринского вида и внешнего вида совпадал. Второй подход применялся в роде Drosophila, где восстановление предкового состояния менее надежно из-за больших филогенетических расстояний между видами, и мы дополнительно использовали метод наибольшего правдоподобия. В этом случае мы использовали программу baseml из пакета PAML [9].

В гоминидах мы исключали CpG сайты. При анализе мультинуклеотидных замен мы также исключали тандемные замены, которые могли произойти через промежуточное CpG состояние; т.е. мы исключали случаи, когда в первой позиции в предковом или производном состоянии был "C", а во второй позиции "G". Чтобы свести вклад ошибок секвенирования к минимуму, мы исключали синглтоны (полиморфизмы, в которых редкий вариант встречался только у одной особи).

Скорость мутирования измерялась как количество замен, делённое на количество сайтов.

Неаллельная генная конверсия может приводить к МНМ, если участок МНК заменяется на паралог отличающейся в двух соседних сайтах. Чтобы исключить влияние неаллельной генной конверсии на частоту МНМ, мы исключали участки, содержащие МНМ, если находили в геноме паралог, неаллельная конверсия с которым может привести к наблюдаемой МНМ.

Для изучения мутагенеза по полиморфизму гриба S. commune мы получили собственные данные полногеномного секвенирования (эти данные получены в ходе коллаборации, и легли в основу также других проектов, не выполнявшихся мной). Для этого мы собрали плодовые тела S. commune в 3 различных местах в США и в 3 различных местах в России. Из каждого плодового тела были получены одиночные мейоспоры, и генотипы гаплоидного мицелия, выросшего из этих спор (12 американских и 12 российских), были секвенированы. ДНК извлекали из высушенного мицелия с использованием метода CTAB. Библиотеки были подготовлены с использованием TruSeq DNA комплекта (Illumina, США), затем ДНК секвенировали с использованием Illumina HiSeq 2000, парноконцевыми ридами длиной в 101 нуклеотид.

Каждый генотип был собран de-novo с использованием SPAdes [71]. Мы получили N50 от 48,928 до 104,000 для различных особей, со средним 68,688 по 24 особям.

Множественное выравнивание с референтным геномом S. commune [72] было получено с использованием программы multiz [73]. Мы исключали регионы, несобравшиеся или невыровненные в более чем 8 особях, и сегменты ДНК на расстояниях до 1000 нуклеотидов от таких регионов. По аннотации референтного генома мы нашли 7,987 генов. Мы перевыровняли эти гены программой MACSE [74].

Для анализа мутирования у S. commune мы использовали 4-кратно вырожденные синонимичные сайты.

2. Анализ повторяющихся мутаций в одном сайте

Мы использовали 4 различных типа анализов для изучения неравномерности скорости мутирования и к вдоль генома (рис. 2).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сеплярский Владимир Борисович, 2015 год

Список литературы

1 Lawrence MS, Stojanov P, Polak P, Kryukov GV, Cibulskis K, Sivachenko A, et al. Mutational heterogeneity in cancer and the search for new cancer-associated genes. Nature 2013; 499:214-218.

2 Kong A, Frigge ML, Masson G, Besenbacher S, Sulem P, Magnusson G, et al. Rate of de novo mutations and the importance of father's age to disease risk. Nature 2012; 488:471-475.

3 Genome of the Netherlands Consortium. Whole-genome sequence variation, population structure and demographic history of the Dutch population. Nat Genet 2014; 46:818-825.

4 Besenbacher S, Liu S, Izarzugaza JMG, Grove J, Belling K, Bork-Jensen J, et al. Novel variation and de novo mutation rates in population-wide de novo assembled Danish trios. Nat Commun 2015; 6:5969.

5 Francioli LC, Polak PP, Koren A, Menelaou A, Chun S, Renkens I, et al. Genome-wide patterns and properties of de novo mutations in humans. Nat Genet Published Online First: 18 May 2015. doi:10.1038/ng.3292

6 Alexandrov LB, Nik-Zainal S, Wedge DC, Aparicio SAJR, Behjati S, Biankin AV, et al. Signatures of mutational processes in human cancer. Nature 2013; 500:415-421.

7 Lercher MJ, Williams EJ, Hurst LD. Local similarity in evolutionary rates extends over whole chromosomes in human-rodent and mouse-rat comparisons: implications for understanding the mechanistic basis of the male mutation bias. Mol Biol Evol 2001; 18:2032-2039.

8 Hodgkinson A, Eyre-Walker A. Variation in the mutation rate across mammalian genomes. Nat Rev Genet 2011; 12:756-766.

9 Yang Z. PAML 4: phylogenetic analysis by maximum likelihood. Mol Biol Evol 2007; 24:1586-1591.

10 Stone JE, Lujan SA, Kunkel TA, Kunkel TA. DNA polymerase zeta generates clustered mutations during bypass of endogenous DNA lesions in Saccharomyces cerevisiae. Environ Mol Mutagen 2012; 53:777786.

11 Saribasak H, Maul RW, Cao Z, Yang WW, Schenten D, Kracker S, et al. DNA polymerase Z generates tandem mutations in immunoglobulin variable regions. J Exp Med 2012; 209:1075-1081.

12 Harris K, Nielsen R. Error-prone polymerase activity causes multinucleotide mutations in humans. Genome Res 2014; 24:1445-1454.

13 Kondrashov AS. Direct estimates of human per nucleotide mutation rates at 20 loci causing Mendelian diseases. Hum Mutat 2003; 21:12-27.

14 Britten RJ. Divergence between samples of chimpanzee and human DNA sequences is 5%, counting indels. Proc Natl Acad Sci U S A 2002; 99:13633-13635.

15 Bazykin GA, Kondrashov FA, Ogurtsov AY, Sunyaev S, Kondrashov AS. Positive selection at sites of multiple amino acid replacements since rat-mouse divergence. Nature 2004; 429:558-562.

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

Callahan B, Neher RA, Bachtrog D, Andolfatto P, Shraiman BI. Correlated evolution of nearby residues in Drosophilid proteins. PLoS Genet 2011; 7:e1001315.

Behjati S, Huch M, van Boxtel R, Karthaus W, Wedge DC, Tamuri AU, et al. Genome sequencing of normal cells reveals developmental lineages and mutational processes. Nature 2014; 513:422-425.

Martincorena I, Roshan A, Gerstung M, Ellis P, Van Loo P, McLaren S, et al. Tumor evolution. High burden and pervasive positive selection of somatic mutations in normal human skin. Science 2015; 348:880-886.

Keightley PD, Trivedi U, Thomson M, Oliver F, Kumar S, Blaxter ML. Analysis of the genome sequences of three Drosophila melanogaster spontaneous mutation accumulation lines. Genome Res 2009; 19:11951201.

Schrider DR, Houle D, Lynch M, Hahn MW. Rates and genomic consequences of spontaneous mutational events in Drosophila melanogaster. Genetics 2013; 194:937-954.

Rieux A, Eriksson A, Li M, Sobkowiak B, Weinert LA, Warmuth V, et al. Improved calibration of the human mitochondrial clock using ancient genomes. Mol Biol Evol 2014; 31:2780-2792.

Nachman MW. Single nucleotide polymorphisms and recombination rate in humans. Trends Genet TIG 2001; 17:481-485.

Schuster-Böckler B, Lehner B. Chromatin organization is a major influence on regional mutation rates in human cancer cells. Nature 2012; 488:504-507.

Panchin AY, Mitrofanov SI, Alexeevski AV, Spirin SA, Panchin YV. New words in human mutagenesis. BMC Bioinformatics 2011; 12:268.

Bird AP. DNA methylation and the frequency of CpG in animal DNA. Nucleic Acids Res 1980; 8:14991504.

Harris K. Evidence for recent, population-specific evolution of the human mutation rate. Proc Natl Acad Sci U S A 2015; 112:3439-3444.

Drobetsky EA, Sage E. UV-induced G:C-->A:T transitions at the APRT locus of Chinese hamster ovary cells cluster at frequently damaged 5'-TCC-3' sequences. Mutat Res 1993; 289:131-138.

Roberts SA, Lawrence MS, Klimczak LJ, Grimm SA, Fargo D, Stojanov P, et al. An APOBEC cytidine deaminase mutagenesis pattern is widespread in human cancers. Nat Genet 2013; 45:970-976.

Burns MB, Temiz NA, Harris RS. Evidence for APOBEC3B mutagenesis in multiple human cancers. Nat Genet 2013; 45:977-983.

Chan K, Roberts SA, Klimczak LJ, Sterling JF, Saini N, Malc EP, et al. An APOBEC3A hypermutation signature is distinguishable from the signature of background mutagenesis by APOBEC3B in human cancers. Nat Genet Published Online First: 10 August 2015. doi:10.1038/ng.3378

Hodgkinson A, Ladoukakis E, Eyre-Walker A. Cryptic variation in the human mutation rate. PLoS Biol 2009; 7:e1000027.

Johnson PLF, Hellmann I. Mutation rate distribution inferred from coincident SNPs and coincident substitutions. Genome Biol Evol 2011; 3:842-850.

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

Roberts SA, Gordenin DA. Hypermutation in human cancer genomes: footprints and mechanisms. Nat Rev Cancer 2014; 14:786-800.

Cancer Genome Atlas Research Network. Comprehensive genomic characterization of squamous cell lung cancers. Nature 2012; 489:519-525.

Michaelson JJ, Shi Y, Gujral M, Zheng H, Malhotra D, Jin X, et al. Whole-genome sequencing in autism identifies hot spots for de novo germline mutation. Cell 2012; 151:1431-1442.

Duret L, Galtier N. Biased gene conversion and the evolution of mammalian genomic landscapes. Annu Rev Genomics Hum Genet 2009; 10:285-311.

Lesecque Y, Mouchiroud D, Duret L. GC-biased gene conversion in yeast is specifically associated with crossovers: molecular mechanisms and evolutionary significance. Mol Biol Evol 2013; 30:1409-1419.

Keller I, Bensasson D, Nichols RA. Transition-transversion bias is not universal: a counter example from grasshopper pseudogenes. PLoS Genet 2007; 3:e22.

Ossowski S, Schneeberger K, Lucas-Lledo JI, Warthmann N, Clark RM, Shaw RG, et al. The rate and molecular spectrum of spontaneous mutations in Arabidopsis thaliana. Science 2010; 327:92-94.

Agier N, Fischer G. The mutational profile of the yeast genome is shaped by replication. Mol Biol Evol 2012; 29:905-913.

Solorzano E, Okamoto K, Datla P, Sung W, Bergeron RD, Thomas WK. Shifting patterns of natural variation in the nuclear genome of caenorhabditis elegans. BMC Evol Biol 2011; 11:168.

Koren A, Polak P, Nemesh J, Michaelson JJ, Sebat J, Sunyaev SR, et al. Differential relationship of DNA replication timing to different forms of human mutation and variation. Am J Hum Genet 2012; 91:10331040.

Chen C-L, Rappailles A, Duquenne L, Huvet M, Guilbaud G, Farinelli L, et al. Impact of replication timing on non-CpG and CpG substitution rates in mammalian genomes. Genome Res 2010; 20:447-457.

Chan K, Resnick MA, Gordenin DA. The choice of nucleotide inserted opposite abasic sites formed within chromosomal DNA reveals the polymerase activities participating in translesion DNA synthesis. DNA Repair 2013; 12:878-889.

Tian D, Wang Q, Zhang P, Araki H, Yang S, Kreitman M, et al. Single-nucleotide mutation rate increases close to insertions/deletions in eukaryotes. Nature 2008; 455:105-108.

McDonald MJ, Wang W-C, Huang H-D, Leu J-Y. Clusters of nucleotide substitutions and insertion/deletion mutations are associated with repeat sequences. PLoS Biol 2011; 9:e1000622.

Averof M, Rokas A, Wolfe KH, Sharp PM. Evidence for a high frequency of simultaneous double-nucleotide substitutions. Science 2000; 287:1283-1286.

Schrider DR, Hourmozdi JN, Hahn MW. Pervasive multinucleotide mutational events in eukaryotes. Curr Biol CB 2011; 21:1051-1054.

Meier B, Cooke SL, Weiss J, Bailly AP, Alexandrov LB, Marshall J, et al. C. elegans whole-genome sequencing reveals mutational signatures related to carcinogens and DNA repair deficiency. Genome Res 2014; 24:1624-1636.

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

Zhu W, Cooper DN, Zhao Q, Wang Y, Liu R, Li Q, et al. Concurrent Nucleotide Substitution Mutations in the Human Genome are Characterized by a Significantly Decreased Transition/Transversion Ratio. Hum Mutat Published Online First: 25 December 2014. doi:10.1002/humu.22749

Chen J-M, Férec C, Cooper DN. Patterns and mutational signatures of tandem base substitutions causing human inherited disease. Hum Mutat 2013; 34:1119-1130.

Smith NGC, Webster MT, Ellegren H. A low rate of simultaneous double-nucleotide mutations in primates. Mol Biol Evol 2003; 20:47-53.

Giannoulatou E, McVean G, Taylor IB, McGowan SJ, Maher GJ, Iqbal Z, et al. Contributions of intrinsic mutation rate and selfish selection to levels of de novo HRAS mutations in the paternal germline. Proc Natl Acad Sci U S A 2013; 110:20152-20157.

Chen J-M, Cooper DN, Férec C. A new and more accurate estimate of the rate of concurrent tandem-base substitution mutations in the human germline: ~0.4% of the single-nucleotide substitution mutation rate. Hum Mutat 2014; 35:392-394.

Matsuda T, Kawanishi M, Yagi T, Matsui S, Takebe H. Specific tandem GG to TT base substitutions induced by acetaldehyde are due to intra-strand crosslinks between adjacent guanine bases. Nucleic Acids Res 1998; 26:1769-1774.

Northam MR, Moore EA, Mertz TM, Binz SK, Stith CM, Stepchenkova EI, et al. DNA polymerases Z and Rev1 mediate error-prone bypass of non-B DNA structures. Nucleic Acids Res 2014; 42:290-306.

Nik-Zainal S, Alexandrov LB, Wedge DC, Van Loo P, Greenman CD, Raine K, et al. Mutational processes molding the genomes of 21 breast cancers. Cell 2012; 149:979-993.

Karolchik D, Barber GP, Casper J, Clawson H, Cline MS, Diekhans M, et al. The UCSC Genome Browser database: 2014 update. Nucleic Acids Res 2014; 42:D764-770.

Taylor J, Schenck I, Blankenberg D, Nekrutenko A. Using galaxy to perform large-scale interactive data analyses. Curr Protoc Bioinforma Ed Board Andreas Baxevanis Al 2007; Chapter 10:Unit 10.5.

Schuster SC, Miller W, Ratan A, Tomsho LP, Giardine B, Kasson LR, et al. Complete Khoisan and Bantu genomes from southern Africa. Nature 2010; 463:943-947.

Bentley DR, Balasubramanian S, Swerdlow HP, Smith GP, Milton J, Brown CG, et al. Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry. Nature 2008; 456:53-59.

Drmanac R, Sparks AB, Callow MJ, Halpern AL, Burns NL, Kermani BG, et al. Human genome sequencing using unchained base reads on self-assembling DNA nanoarrays. Science 2010; 327:78-81.

Levy S, Sutton G, Ng PC, Feuk L, Halpern AL, Walenz BP, et al. The diploid genome sequence of an individual human. PLoS Biol 2007; 5:e254.

Wang J, Wang W, Li R, Li Y, Tian G, Goodman L, et al. The diploid genome sequence of an Asian individual. Nature 2008; 456:60-65.

Ahn S-M, Kim T-H, Lee S, Kim D, Ghang H, Kim D-S, et al. The first Korean genome sequence and analysis: full genome sequencing for a socio-ethnic group. Genome Res 2009; 19:1622-1629.

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

Jordan KW, Carbone MA, Yamamoto A, Morgan TJ, Mackay TFC. Quantitative genomics of locomotor behavior in Drosophila melanogaster. Genome Biol 2007; 8:R172.

Begun DJ, Holloway AK, Stevens K, Hillier LW, Poh Y-P, Hahn MW, et al. Population genomics: whole-genome analysis of polymorphism and divergence in Drosophila simulans. PLoS Biol 2007; 5:e310.

Tweedie S, Ashburner M, Falls K, Leyland P, McQuilton P, Marygold S, et al. FlyBase: enhancing Drosophila Gene Ontology annotations. Nucleic Acids Res 2009; 37:D555-559.

Siepel A, Bejerano G, Pedersen JS, Hinrichs AS, Hou M, Rosenbloom K, et al. Evolutionarily conserved elements in vertebrate, insect, worm, and yeast genomes. Genome Res 2005; 15:1034-1050.

Keightley PD, Eyre-Walker A. Estimating the rate of adaptive molecular evolution when the evolutionary divergence between species is small. J Mol Evol 2012; 74:61-68.

Bankevich A, N urk S, Antipov D, Gurevich AA, Dvorkin M, Kulikov AS, et al. SPAdes: a new genome assembly algorithm and its applications to single-cell sequencing. J Comput Biol J Comput Mol Cell Biol 2012; 19:455-477.

Ohm RA, de Jong JF, Lugones LG, Aerts A, Kothe E, Stajich JE, et al. Genome sequence of the model mushroom Schizophyllum commune. Nat Biotechnol 2010; 28:957-963.

Blanchette M, Kent WJ, Riemer C, Elnitski L, Smit AFA, Roskin KM, et al. Aligning multiple genomic sequences with the threaded blockset aligner. Genome Res 2004; 14:708-715.

Ranwez V, Harispe S, Delsuc F, Douzery EJP. MACSE: Multiple Alignment of Coding SEquences accounting for frameshifts and stop codons. PloS One 2011; 6:e22594.

1000 Genomes Project Consortium, Abecasis GR, Altshuler D, Auton A, Brooks LD, Durbin RM, et al. A map of human genome variation from population-scale sequencing. Nature 2010; 467:1061-1073.

Hodgkinson A, Eyre-Walker A. Human triallelic sites: evidence for a new mutational mechanism? Genetics 2010; 184:233-241.

Bazykin GA, Kondrashov FA, Brudno M, Poliakov A, Dubchak I, Kondrashov AS. Extensive parallelism in protein evolution. Biol Direct 2007; 2:20.

Tajima F. Statistical method for testing the neutral mutation hypothesis by DNA polymorphism. Genetics 1989; 123:585-595.

Yang null, Bielawski null. Statistical methods for detecting molecular adaptation. Trends Ecol Evol 2000; 15:496-503.

Löytynoja A, Goldman N. Phylogeny-aware gap placement prevents errors in sequence alignment and evolutionary analysis. Science 2008; 320:1632-1635.

Mallick S, Gnerre S, Muller P, Reich D. The difficulty of avoiding false positives in genome scans for natural selection. Genome Res 2009; 19:922-933.

Schneider A, Souvorov A, Sabath N, Landan G, Gonnet GH, Graur D. Estimates of positive Darwinian selection are inflated by errors in sequencing, annotation, and alignment. Genome Biol Evol 2009; 1:114118.

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

Bazykin GA, Kondrashov AS. Major role of positive selection in the evolution of conservative segments of Drosophila proteins. Proc Biol Sci 2012; 279:3409-3417.

Bazykin GA, Dushoff J, Levin SA, Kondrashov AS. Bursts of nonsynonymous substitutions in HIV-1 evolution reveal instances of positive selection at conservative protein sites. Proc Natl Acad Sci U S A 2006; 103:19396-19401.

Kimura M. The role of compensatory neutral mutations in molecular evolution. J Genet 1985; 64:7-19.

Rands CM, Meader S, Ponting CP, Lunter G. 8.2% of the Human genome is constrained: variation in rates of turnover across functional element classes in the human lineage. PLoS Genet 2014; 10:e1004525.

Asthana S, Noble WS, Kryukov G, Grant CE, Sunyaev S, Stamatoyannopoulos JA. Widely distributed noncoding purifying selection in the human genome. Proc Natl Acad Sci U S A 2007; 104:12410-12415.

Ward LD, Kellis M. Evidence of abundant purifying selection in humans for recently acquired regulatory functions. Science 2012; 337:1675-1678.

Dermitzakis ET, Reymond A, Antonarakis SE. Conserved non-genic sequences - an unexpected feature of mammalian genomes. Nat Rev Genet 2005; 6:151-157.

Andolfatto P. Adaptive evolution of non-coding DNA in Drosophila. Nature 2005; 437:1149-1152.

Parsch J, Novozhilov S, Saminadin-Peter SS, Wong KM, Andolfatto P. On the utility of short intron sequences as a reference for the detection of positive and negative selection in Drosophila. Mol Biol Evol 2010; 27:1226-1234.

Wang J, Fan HC, Behr B, Quake SR. Genome-wide single-cell analysis of recombination activity and de novo mutation rates in human sperm. Cell 2012; 150:402-412.

Mancera E, Bourgon R, Brozzi A, Huber W, Steinmetz LM. High-resolution mapping of meiotic crossovers and non-crossovers in yeast. Nature 2008; 454:479-485.

Harfe BD, Jinks-Robertson S. DNA polymerase zeta introduces multiple mutations when bypassing spontaneous DNA damage in Saccharomyces cerevisiae. Mol Cell 2000; 6:1491-1499.

Sakamoto AN, Stone JE, Kissling GE, McCulloch SD, Pavlov YI, Kunkel TA. Mutator alleles of yeast DNA polymerase zeta. DNA Repair 2007; 6:1829-1838.

Shinbrot E, Henninger EE, Weinhold N, Covington KR, Göksenin AY, Schultz N, et al. Exonuclease mutations in DNA polymerase epsilon reveal replication strand specific mutation patterns and human origins of replication. Genome Res 2014; 24:1740-1750.

Chen C-L, Duquenne L, Audit B, Guilbaud G, Rappailles A, Baker A, et al. Replication-associated mutational asymmetry in the human genome. Mol Biol Evol 2011; 28:2327-2337.

Baker A, Audit B, Chen C-L, Moindrot B, Leleu A, Guilbaud G, et al. Replication fork polarity gradients revealed by megabase-sized U-shaped replication timing domains in human cell lines. PLoS Comput Biol 2012; 8:e1002443.

Polak P, Arndt PF. Transcription induces strand-specific mutations at the 5' end of human genes. Genome Res 2008; 18:1216-1223.

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

Park C, Qian W, Zhang J. Genomic evidence for elevated mutation rates in highly expressed genes. EMBO Rep 2012; 13:1123-1129.

Hoang ML, Chen C-H, Sidorenko VS, He J, Dickman KG, Yun BH, et al. Mutational signature of aristolochic acid exposure as revealed by whole-exome sequencing. Sci Transl Med 2013; 5:197ra102.

Green P, Ewing B, Miller W, Thomas PJ, NISC Comparative Sequencing Program, Green ED. Transcription-associated mutational asymmetry in mammalian evolution. Nat Genet 2003; 33:514-517.

Datta A, Jinks-Robertson S. Association of increased spontaneous mutation rates with high levels of transcription in yeast. Science 1995; 268:1616-1619.

Kim N, Abdulovic AL, Gealy R, Lippert MJ, Jinks-Robertson S. Transcription-associated mutagenesis in yeast is directly proportional to the level of gene expression and influenced by the direction of DNA replication. DNA Repair 2007; 6:1285-1296.

Polak P, Lawrence MS, Haugen E, Stoletzki N, Stojanov P, Thurman RE, et al. Reduced local mutation density in regulatory DNA of cancer genomes is linked to DNA repair. Nat Biotechnol 2014; 32:71-75.

Zhong X, Garg P, Stith CM, Nick McElhinny SA, Kissling GE, Burgers PMJ, et al. The fidelity of DNA synthesis by yeast DNA polymerase zeta alone and with accessory proteins. Nucleic Acids Res 2006; 34:4731-4742.

Nelson JR, Lawrence CW, Hinkle DC. Thymine-thymine dimer bypass by yeast DNA polymerase zeta. Science 1996; 272:1646-1649.

Lee Y-S, Gregory MT, Yang W. Human Pol Z purified with accessory subunits is active in translesion DNA synthesis and complements Pol n in cisplatin bypass. Proc Natl Acad Sci U S A 2014; 111:2954-2959.

Kim N-H, Kim H-J, Kim M, Lee K-W. A novel SOD1 gene mutation in a Korean family with amyotrophic lateral sclerosis. J Neurol Sci 2003; 206:65-69.

Morita M, Aoki M, Abe K, Hasegawa T, Sakuma R, Onodera Y, et al. A novel two-base mutation in the Cu/Zn superoxide dismutase gene associated with familial amyotrophic lateral sclerosis in Japan. Neurosci Lett 1996; 205:79-82.

Baek W, Koh S-H, Park JS, Kim YS, Kim HY, Kwon MJ, et al. A novel codon4 mutation (A4F) in the SOD1gene in familial amyotrophic lateral sclerosis. J Neurol Sci 2011; 306:157-159.

Chen J, Miller BF, Furano AV. Repair of naturally occurring mismatches can induce mutations in flanking DNA. eLife 2014; 3:e02001.

Roberts SA, Gordenin DA. Clustered and genome-wide transient mutagenesis in human cancers: Hypermutation without permanent mutators or loss of fitness. BioEssays News Rev Mol Cell Dev Biol Published Online First: 26 February 2014. doi:10.1002/bies.201300140

Halligan DL, Oliver F, Guthrie J, Stemshorn KC, Harr B, Keightley PD. Positive and negative selection in murine ultraconserved noncoding elements. Mol Biol Evol 2011; 28:2651-2660.

Lujan SA, Clausen AR, Clark AB, MacAlpine HK, MacAlpine DM, Malc EP, et al. Heterogeneous polymerase fidelity and mismatch repair bias genome variation and composition. Genome Res 2014; 24:1751-1764.

116 Supek F, Lehner B. Differential DNA mismatch repair underlies mutation rate variation across the human genome. Nature Published Online First: 23 February 2015. doi:10.1038/nature14173

117 Kotov IN, Siebring-van Olst E, Knobel PA, van der Meulen-Muileman IH, Felley-Bosco E, van Beusechem VW, et al. Whole genome RNAi screens reveal a critical role of REV3 in coping with replication stress. Mol Oncol 2014; 8:1747-1759.

118 Lang GI, Murray AW. Mutation rates across budding yeast chromosome VI are correlated with replication timing. Genome Biol Evol 2011; 3:799-811.

119 Kochenova OV, Daee DL, Mertz TM, Shcherbakova PV. DNA polymerase Z-dependent lesion bypass in Saccharomyces cerevisiae is accompanied by error-prone copying of long stretches of adjacent DNA. PLoS Genet 2015; 11:e1005110.

120 Northam MR, Robinson HA, Kochenova OV, Shcherbakova PV. Participation of DNA polymerase zeta in replication of undamaged DNA in Saccharomyces cerevisiae. Genetics 2010; 184:27-42.